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人工智能领域预印本的激增带来了一系列学术挑战，尤其是 arXiv 等平台上的 cs.AI （人工智能）类别，值得认真考虑并采取战略对策。在ChatGPT 等工具快速商业化和被采用后的短短一年内，Google Scholar上就出现了超过 55,700 条提及 “ChatGPT”的词条，证明了该领域正在加速发展。而传统的同行评议程序却没有反映出这种快速发展，其速度要慢得多。现在同行评议程序似乎已被大量手稿淹没，这些手稿要么是通过 ChatGPT（或其他大语言模型）生成的，要么是通过大语言模型来大大加快写作进程，从而导致学术交流出现瓶颈。此外，由 ChatGPT 等工具生成或大大加快写作进程的手稿和预印本的蓬勃发展趋势，已经超出了计算机科学的范围，延伸到了不同的学科。这一趋势带来了迫在眉睫的挑战，传统的同行评议程序和蓬勃发展的预印本生态系统都有可能被大量可能并不总是符合既定学术标准的作品所淹没。

由于预印本数量庞大，挑选和审查研究成果的工作变得异常艰巨。在当前的研究时代，知识不断扩展，传播速度呈指数级增长，科学文献的探索变得越来越复杂。与此同时，综合研究工作试图从中提炼这些浩瀚的文献，试图识别和理解较小的核心贡献。因此，各领域学术文献的迅速扩充给研究人员带来了巨大挑战，因为他们要对日益庞大的现有知识体系进行整合。此外，出版物数量的激增也给文献综述和调查带来了明显的挑战，人工选择、理解和批判性评估文章的能力日益吃紧，可能导致在综合全面的知识蓝图方面出现差距。虽然理论上可以复制结果，但缺乏专业技术知识、计算资源或无法获得专有数据集等实际限制因素，都阻碍了严格的评估。无法彻底评估预印本研究削弱科学可靠性和有效性的基础是令人担忧的。此外，作为学术严谨性基石的同行评议制度正面临着被进一步压垮的威胁。未经审核的预印本可能会在科学界内外延续偏见或错误，其潜在后果十分严重。预印本缺乏与已发表文章类似的既定撤回机制，这加剧了有缺陷的研究持续传播的风险。

学术界正处于十字路口，需要就如何驾驭这一新出现的“乱局”展开紧迫而深思熟虑的讨论——如果不加以解决，局势有可能失控。在这种情况下，同行评议的作用变得越来越重要，因为它是质量和有效性的关键检查点，确保人工智能研究的快速产生经过严格的科学准确性和相关性研究。然而，传统同行评议的现行运作方式似乎难以为继，由于合格审稿人的数量有限，这种情况变得更加复杂，导致产生延误、潜在的偏见和学术界的负担。这一现实要求探索同行评议和传播研究成果的新模式，以跟上人工智能的快速发展。社区驱动的审查流程、强化的可重复性检查以及出版后审查和更正的动态框架等创新模式可能是必要的。此外，还可以探索采用自动化工具和人工智能辅助审查流程，以减轻人类审查员的压力。

在这种快速发展的形势下，传统的同行评议制度与蓬勃发展的预印本生态系统之间的融合可能会涉及到创建混合模式，类似于产品评论网站和推特，即利用学术界的集体专业知识和快速反馈，让预印本经过初步的基于社区的评审。这种方法可以提供初步的验证，对有限的同行评议人员可能忽视的问题提出更多的见解。主编可以考虑社区评审中对文章提出的主要建议，确保评价更加全面和多样化。随后，更正式的同行评议程序可以完善和认可这些预印本，以保证学术严谨性和质量。这种混合模式需要强大的技术支持，可以利用人工智能和机器学习工具来协助初步筛选和确定合适的审稿人。其目的是建立一个从快速传播到有效出版的无缝连续体，确保预印本的传播速度和同行评议研究的可信度。必须采取一种平衡的方法来利用预印本的优点（如快速传播研究成果和开放获取），同时减少其缺点。开发新的基础设施和规范有助于引导学术界建立一种可持续的模式，在生成式人工智能时代维护科学研究的完整性和可信性。